OpenAI Agents JS permet aux développeurs de construire des agents IA en combinant des modèles OpenAI avec des ensembles d’outils personnalisés. Les agents peuvent traiter l’entrée utilisateur, appeler des API externes, gérer des conversations avec mémoire de façon persistante et effectuer des tâches telles que le web scraping, la génération de code ou la recherche de données. Le framework propose un système de plugins pour enregistrer des outils, une classe Agent standard pour l’orchestration, des abstractions de mémoire intégrées et un support pour les modèles basés sur le chat et la complétion. Les fonctionnalités incluent la récupération d’erreurs, l’orchestration multi-outils et les middleware personnalisables. En définissant des outils et en les alimentant dans l’instance de l’agent, vous pouvez déployer des workflows sophistiqués pilotés par l’IA dans Node.js ou dans des contextes de navigateur avec un minimum de boilerplate. Il simplifie également la gestion des clés API et supporte les opérations asynchrones, permettant aux agents d’exécuter des tâches longues ou de s’intégrer facilement aux bases de données et aux files d’attente de messages.

RModel est un cadre d'agent IA axé sur les développeurs conçu pour simplifier la création d'applications conversationnelles et autonomes de nouvelle génération. Il s'intègre avec n'importe quel LLM, supporte les chaînes d'outils plugins, le stockage de mémoire et la génération dynamique de prompts. Avec des mécanismes de planification intégrés, l'enregistrement d'outils personnalisés et la télémétrie, RModel permet aux agents d'effectuer des tâches telles que la récupération d'informations, le traitement de données et la prise de décision dans plusieurs domaines, tout en maintenant des dialogues avec état, une exécution asynchrone, des gestionnaires de réponses personnalisables et une gestion sécurisée du contexte pour des déploiements évolutifs en cloud ou sur site.

Le SDK Goat est conçu pour simplifier la création et l'orchestration d'agents IA en Go. Il fournit des intégrations LLM modulables (OpenAI, Anthropic, Azure, modèles locaux), un registre d'outils pour les actions personnalisées et des mémoires pour des conversations avec état. Les développeurs peuvent définir des chaînes, des stratégies de représentation et des éditeurs pour produire des interactions via CLI, WebSocket, points d'extrémité REST ou une interface Web intégrée. Goat supporte les réponses en streaming, la journalisation personnalisable et la gestion facile des erreurs. En combinant ces composants, vous pouvez développer des chatbots, des flux de travail d'automatisation et des systèmes de soutien à la décision en Go avec un minimal de boilerplate, tout en conservant la flexibilité de changer ou d'étendre les fournisseurs et outils selon les besoins.